的一系列文章中，介绍了Hello AI World。 下一篇文章将介绍Hello AI World的环境安装。
首先，访问项目页面https://github.com/dusty-NV/jetson-inference。 系统安装(System Setup )的位置有三部分。
settingupjetsonwithjetpackrunningthedockercontainerbuildingtheprojectfromsource
第一部分“Jetpack的安装”在前一系列文章中已有明确说明，所以可以无视； 第二个“运行Docker容器版本”，考虑到大部分初学者不熟悉Docker，熟悉Docker应用技术的人可以自己下载合适的版本进行使用。 我不在这篇文章里解释。
第三部分是标准的安装过程，是通用性最高的方法，下面对以该方式为中心进行的安装进行说明。 安装过程中需要下载实验所需的网络模型。 总共4.7GB的容量。 当然，也可以只下载系统预先设定的2.7GB容量的型号。 因此，建议在整个实验中为该项目提供4~6GB的存储容量。
启动整个项目的安装过程。 按照官方网站的编译版安装过程，在Jetson设备上打开终端，然后运行以下命令：
$ sudo apt -获取更新
$ sudo apt -获取-安装智能手机3-dev python3-编号
$ git clone-- recursive https://github.com/dusty-NV/jetson-inference
$ cd jetson-inference
$ mkdir构建光盘构建器
$ cmake ./
进入此步骤后，将执行“下载预训练模型”和“安装Pytorch”两个步骤，因此上一步骤将显示如下图所示的对话框，并且所选模型的总容量约为2.7GB
选择“确定”后开始下载。 由于NVIDIA事先训练的这些机型都存放在海外工厂的网盘空间，因此国内的下载可能会受到网速的影响。 这个部分请自己解决。
执行此步骤后，将显示以下画面，指示您要在系统上安装Pytorch框架。 由于这部分是用于模型训练(training )的，所以也建议您选择执行。
这两个步骤花的时间最长，不可预测，请自行处理。
如果在上一个“Download Models”步骤中未下载所有模型，则在以后想使用未下载的模型时，只需在tools目录下运行download-models.sh即可。 完整的命令如下。
$ cd ~/jetson-inference/tools
$./下载-模型. sh
现在开始编译和安装jetson-inference项目的代码。 如果上一步没有跳到其他位置，则应该在~/jetson-inferecne/build目录下。 上一步“cmake .”命令将创建下一个编译到此目录所需的Makefile配置文件。
$ make -j$(nproc )-j$(nproc )允许您最大限度地利用CPU核心来加速编译
$ sudo make install #将编译结果写入系统文件夹，因此需要sudo
$ sudo ldconfig #会立即启用编译结果
编译完成后，可以使用名为video-viewer的工具轻松进行测试。 要测试jetson-inference系统的安装情况，可以选择以下三种方法之一：
如果安装了#CSI摄像机，请执行以下命令。 默认的输入源是CSI摄像机
$视频查看器
# #安装了USB摄像机时，在视频查看器的后面连接USB摄像机编号
$视频查看器/视频/视频1
如果尚未安装摄像头，可以用视频文件进行测试
$视频查看器测试. MP4
表示只要能够正常运行，这个开源项目的编译和安装就正常。
以上是本文的内容，接下来我们将按部就班，带着大家进一步开始Hello AI World的深度学习之旅。
4月13日上午9点，在GTC21听了NVIDIA创始人兼首席执行官苗条的冰棍主题演讲，探索未来的计算愿景，共同开始了元宇宙之旅。 扫描了下面海报的二维码可以马上免费注册。 届时可以直奔主题演讲，锁定更多精彩的事情！
